conda 환경에서 tensorflow에서 GPU 인식 못하는 문제

NVidia Graphic Driver, CUDA  그리고 cuDNN을 구글이 문제 없다고 한 버전을 제대로 설치했음에도 tensorflow에서 GPU를 인식하지 못하는 경우가 있다. 문제는 tensorflow를 conda 명령으로 설치하면서 발생했다. 빠른 해결 방법은 다음과 같다.

 

1. tensorflow를 conda 명령으로 삭제 한 후 

conda uninstall tensorflow

 

2. pip 명령으로 tesorflow 설치

pip install tensorflow==2.6.0

 

3. GPU 로딩 확인

 

 

문제가 발생했을 때에는 아래의 명령으로 tensorflow를 설치 했었다.

conda install -c conda-forge tensorflow==2.6.0

 

anacoda 환경에서는 conda명령을 이용해 설치하는 것이 성능이 더 좋다고 해서 설치한 것인데, 당황스럽긴 하다.  그리고 아래는 pip로 tensorflow를 설치 했을 때의 마지막 화면인데, keras를 2.7.0으로 설치하고 있었다. pip로 설치하는 경우와 conda 명령으로 설치하는 경우의 설치하는 패키지 차이일까? 아니면 환경변수 등의 차이일까?

 

Successfully installed absl-py-0.15.0 astunparse-1.6.3 cached-property-1.5.2 cachetools-4.2.4 charset-normalizer-2.0.10 clang-5.0 flatbuffers-1.12 gast-0.4.0 google-auth-2.3.3 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.43.0 h5py-3.1.0 idna-3.3 keras-2.7.0 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.3.6 numpy-1.19.5 oauthlib-3.1.1 opt-einsum-3.3.0 protobuf-3.19.3 pyasn1-0.4.8 pyasn1-modules-0.2.8 requests-2.27.1 requests-oauthlib-1.3.0 rsa-4.8 six-1.15.0 tensorboard-2.7.0 tensorboard-data-server-0.6.1 tensorboard-plugin-wit-1.8.1 tensorflow-2.6.0 tensorflow-estimator-2.7.0 termcolor-1.1.0 typing-extensions-3.7.4.3 urllib3-1.26.8 werkzeug-2.0.2 wrapt-1.12.1
(tensorflow_26_p37) ubuntu@ip-10-200-0-160:~$ conda deactivate
(base) ubuntu@ip-10-200-0-160:~$ jupyter notebook